深層学習と数値計算を用いたナノフレアの検出およびエネルギー導出手法の開発
河合敏輝 (Toshiki Kawai)
今田晋亮(Shinsuke Imada)
ISEE, Nagoya University

2018/9/20

1Deep Learning
大量のデータから特徴を抽出し、分類問題・回帰問題などを解くニューラルネットワーク(NN)の層を重ねることで実現
通常のNNの他に、画像処理に特化した「畳み込みNN」や、時系列データ向けの「リカレントNN」などがある

Liu et al. 2015

https://becominghuman.ai/deep-learning-made-easy-with-deep-cognition-403fbe445351

2018/9/20

2

Application example of Deep Learning 1
フレアの発生予測

2018/9/20

フレア発生前の太陽の状態 & フレアの発生有無・規模

Authors

使用観測データTSS (24h)

Muranushi et al. 2015

半球磁場 (map)＋X-ray (total)

0.75 ± 0.07 (X-class)

Huang et al. 2018

活動領域磁場 (map)0.714 (X-class)Nishizuka et al. 2018

活動領域磁場＋極端紫外線 (map)0.80 (≥M-class)3

Application example of Deep Learning 2
太陽面のある高度における水平方向のプラズマの速度を算出
シミュレーション結果（直接観測可 & 不可）

Ramos et al. 2017

磁気対流シミュレーション

畳み込みニューラルネットワーク

2018/9/20

4

Application example of Deep Learning 3
衛星に搭載された分光器の温度によるずれを補正
Kamio et al. 2010
分光器の温度 & スペクトルのずれ

ひので衛星に搭載された極端紫外線撮像分光器 (EIS)における、最大70 km/sのDoppler速度のずれをRMS4.4 km/sに抑えることに成功
2018/9/20

5Abstract of this study
深層学習を「コロナ加熱問題」に応用
ナノフレアによって加熱されるコロナループを流体シミュレーションで再現
Dataset作成
Coronal loops
Flare Energy

Radiative Intensity

Radiative Intensityの変化（衛星の観測結果）からFlare Energyを算出するよう
Deep Neural Network (DNN)に学習させる.
2018/9/20

6Introduction - Coronal Heating Problem
Photosphere

Corona𝑻~𝟔, 𝟎𝟎𝟎 𝐊
𝑵𝒆 ~𝟏𝟎𝟏𝟕 𝐜𝐦−𝟑

𝑻 ≳ 𝟏 𝐌𝐊𝑵𝒆 ~𝟏𝟎𝟗 𝐜𝐦−𝟑
SDO AIA (NASA)

Energy flux from thephotosphere [𝐞𝐫𝐠/𝒄𝒎𝟐 /𝒔]

Required energy flux to heat thecorona [𝐞𝐫𝐠/𝒄𝒎𝟐 /𝒔]

Thermalenergy

Kinetic energy

ActiveRegion

Quiet Sun Coronal Hole~1010~109

1 × 107

3 × 105

0.01~1%
2018/9/20

8 × 105

Withbroe & Noyes, 1977
7Introduction - Coronal Heating Models

ISAS/JAXA

発生したフレアを余すことなく検出し、それぞれのエネルギーを正確に求める必要がある
2018/9/20

8

Previous Research – Nano-flare Heating Model
フレアのエネルギーごとの発生頻度分布は冪乗則に従う。
𝛼 > 2を満たす場合、より小さなフレアによる加熱が支配的となる。
(Shimizu 1995)

𝑑𝑁Τ𝑑𝐸 = 𝐸 −𝛼 × Const.
Uemura 2018

𝛼>2?

𝐹𝑖𝑛 = 5.6 × 104 < 1 × 107 [erg/𝑐𝑚2 /𝑠
𝛼 > 2 が ~1023 [𝑒𝑟𝑔]まで保持される
場合、活動領域を加熱するのに十分なEnergy fluxが存在する。

検出とエネルギー導出が正確にできていない可能性。
2018/9/20

9Purpose
フレアのコロナ加熱への寄与を測定するために、フレアの検出とエネルギー導出を正確に行う手法を開発すること。

1. コロナループを模した流体シミュレーション
2. シミュレーションで作成したDatasetを用いてDNNを学習

3. 既存の手法と学習させたDNNの精度を比較

2018/9/20

10Method – Simulation Setting
CANS
Yokoyama et al., 2003

Background
Conduction
Flare Input
Gravity

Background Input
Conduction
2018/9/20

Radiation

FlareRadiation

Assumptions○ループの長さおよび断面積は時間変化しない○断面積は一様○初期状態は熱的・力学的にほとん
ど平衡○ナノフレアの発生場所はループの頂上で固定

11

Simulation result
124ln 𝜌 [cm−3 ]ln 𝑝 [dynΤcm2 ]620-2010203040
Loop 𝑥 [Mm]506010203040
Loop 𝑥 [Mm]506010203040
Loop 𝑥 [Mm]5060

300200𝑣𝑥 [kmΤ𝑠]

7.0ln 𝑇 [K]10907.5

6.5
6.0
5.5 0

111000-10010203040
Loop 𝑥 [Mm]5060-200 0

1. ループ頂上でフレアが発生 2. 温度が急上昇 3. 熱伝導によってエネルギーがループの足元に伝わる 4. 彩層が加熱され、密度の高いプラズマがループ頂上へと向かって注入される
2018/9/20

12

Method – Pseudo-observation
Simulation
Temperature & Density

CHIANTI Del Zanna et al., 2015
Spectrum

XRT Al-poly filter Narukage et al., 2014
Intensity

Observation
2018/9/20

13

Method – Existing Method
Flare Input (Simulation)
Pseudo-observation
𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘
Intensity𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒

Calculation
𝑇𝑛𝑎𝑛𝑜𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 ≅ 5 𝑀𝐾𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘Thermal Energy : 𝐸𝑡ℎ𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒*The detection process is omitted.
2018/9/20

𝐸𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 = 𝐸𝑡ℎ (𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘 ) − 𝐸𝑡ℎ (𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒 )14

Method – New Method
Flare Input (Simulation)

Deep Neural Network

Pseudo-observation

Number of datasets:560

Intensity

2018/9/20

15

Method - Comparison
Assumptions
Existing method(no deep learning)
1. コロナループがナノフレアによって5MKに加熱される
2. フレアのエネルギーはループの熱エネルギーの変化量に等しい

Proposed method(based on deep learning)

560 sample learning(Simulation condition)

各手法において、シミュレーションを用いてフレアのエネルギーの導出精度を検証する
2018/9/20

16

Result & Discussion – Comparison
Accuracy of the both methods.
なぜこのような結果になったか?
コロナループの初期状態が完全には平衡状態とはなっていない。
そのため、発生したフレアのエネルギーが極めて小さい場合、Existing
methodProposed method
温度や密度のわずかな変動が熱エネルギーに及ぼす影響が支配的となるため、既存の手法では正しくエネルギーの導出ができない。

Discussion
実際のフレアはより熱的・力学的に非平衡なコロナループにおいて発生するはずである。そのため、既存の手法によって求められる最小のフレアのエネルギーも、実際にはもっと大きくなる。
*DNNの汎用性を確認するため、ここでは訓練の際に使用したものとは⇒ 実際の観測においても、提案した手法がナノフレアの検出およびエ異なるDatasetを使用している。
ネルギー導出により適している可能性がある。
2018/9/20

17

Summary
Purpose

フレアのコロナ加熱への寄与を測定するために、フレアの検出とエネルギー導出を正確に行う手法を開発すること。
Methodコロナループを模した一次元流体シミュレーションの疑似観測と深層学習を用いた手法を提案し、シミュレーションにおいて既存の手法との精度の比較を行った。

Result
既存の手法ではフレアのエネルギーが1025 erg程度より小さくなるとエネルギー導出を正しく行うことができなくなった。
一方で、提案した手法ではそのような微小なフレアでも比較的正確にエネルギーを導出することができた。
Future work
実際の観測に提案した手法を適用するため、様々な条件でのシミュレーションを用いてDatasetを作成する。
2018/9/20

18

Why 𝛼 > 2 ?
Shimizu, 1995

𝛼 = 1.5 − 1.6𝑑𝑁𝑑𝐸

Total energy of each histogram

When 𝛼 > 2,
P increases with E decreases.

Energy of flares 𝐸

The corona is heated by smaller flares dominantly.

2018/9/20

19

Settings
Simulation (CANS)

Spectrum (CHIANTI)

cross section = 3 [Mm^2]loop length = 60 [Mm]flare duration = 120 [s]temperature range : 0.3 – 30 [MK]wavelength range : 6 – 60 [A]flare equations:

2018/9/20

20

Derivation of thermal energy
Flare Input (Simulation)𝑓 𝑇 : 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑒
𝑓𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑡ℎ𝑒 𝑓𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟

𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘
Intensity : 𝐼𝑇𝑛𝑎𝑛𝑜𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 ≅ 5 𝑀𝐾

𝐸𝑀 = 𝐼/𝑓(𝑇𝑛𝑎𝑛𝑜𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 )𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒

𝑁𝑒 = 𝐸𝑀/𝑉
𝐸𝑡ℎ = 3𝑁𝑒 𝑘𝑏 𝑇𝑛𝑎𝑛𝑜𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 𝑉

𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘
Thermal Energy : 𝐸𝑡ℎ𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒

𝐸𝑓𝑙𝑎𝑟𝑒 = 𝐸𝑡ℎ (𝑡𝑝𝑒𝑎𝑘 ) − 𝐸𝑡ℎ (𝑡𝑏𝑎𝑠𝑒 )2018/9/20

21

Neural Network
Input (Intensity)

LinearReLUParameter
Adjustment

𝑅𝑒𝐿𝑈 𝑥LinearMean
SquaredError

2018/9/20

x5

Output(Flare energy)

0𝑥,
𝑅𝑒𝐿𝑈 𝑥 = ቊ0,𝑥𝑥>0𝑥≤022

Optimizer - Adam
acceleration of learning byinertia term
improve precision by
decaying of learning rate(𝛼 = 0.01, 𝛽1 = 0.9, 𝛽2 = 0.999)

2018/9/20

Kingma et al., 201523

Output of DNN

2018/9/20

24

Detection (single flare)
Sim(black) / DL(red) CORR= 0.756 ln(Sim/CNN)= -0.220
flare energy [erg/s]

1026
1024
1022
1020
1018
0flare energy [erg/s]

1028

1028

50100150time [s]200250300

Sim(black) / DL(red) CORR= 0.865 ln(Sim/CNN)= -0.030

1026
1024
1022
1020
101802018/9/20

50100150
time [s]200250300

Sim(black) / DL(red) CORR= 0.898 ln(Sim/CNN)= -0.234

1026
1024
1022
1020
1018
01028

flare energy [erg/s]

flare energy [erg/s]

1028

50

100150time [s]200250300

Sim(black) / DL(red) CORR= 0.322 ln(Sim/CNN)= -3.413

1026
1024
1022
1020
1018
050

100150time [s]20025030025

True Skill ScoreHuang et al. 2018

TP rate = TP / (TP + FN)
FP rate = FP / (FP + TN)

TSS=TP rate – FP rate

2018/9/20

26